摘要：住宅供需總量的非均衡狀況關系到市場效率與金融風險。文章使用系統(tǒng)動力學模型有效模擬了住宅供需總量的發(fā)展，量化解析了供需非均衡的主要影響因素，并深入探討非均衡狀況的變化趨勢及其原因。研究結果表明：非均衡度的絕對值較小，但從2009年起供需發(fā)展趨勢呈現背離，待售率持續(xù)上升，這與市場預期過高、開發(fā)效率下降等因素相關，認為應建立價、量并重的調控機制，充分發(fā)揮非均衡指標在調控中的作用。

關鍵詞：新型城鎮(zhèn)化；非均衡；系統(tǒng)動力學；待售率

一、 引言

供需非均衡狀況是影響城鎮(zhèn)住宅存量與增量關系的最直接因素，關系到房地產市場效率與宏觀金融風險。本文使用系統(tǒng)動力學模型有效模擬供需總量的發(fā)展趨勢，在量化分析非均衡主要影響因素的基礎上，從非均衡度、供需發(fā)展對比關系、待售率等方面對城鎮(zhèn)住宅市場的非均衡狀況進行了全面的實證分析，并具體提出了將非均衡的研究結果應用于市場調控的路徑與方法。

二、 系統(tǒng)動力學仿真與解析

系統(tǒng)動力學（System Dynamics，以下簡稱SD）汲取系統(tǒng)論、控制論與信息論的精髓，借助計算機模擬技術分析系統(tǒng)內部結構與其動態(tài)行為的關系，可以形象的模擬物質流、信息流在系統(tǒng)中各環(huán)節(jié)的傳遞過程，在房地產開發(fā)仿真方面具有較明顯的優(yōu)勢。

1. SD建模與仿真結果。圖1為住宅開發(fā)SD模型的因果循環(huán)圖：決策階段，開發(fā)企業(yè)根據對市場需求的預期與庫存待售量R的差值決定當期計劃開工量PN；在開工周期NP內，開展融資、獲取土地使用權、規(guī)劃設計、辦理前期手續(xù)等工作；經過施工周期CP后，住宅竣工并具備銷售條件，經過待售去化周期RP后，已具備銷售條件而又未銷出的住宅形成待售存量R。因為期房、現房銷售均反映市場當期有效需求，且目前各地對期房銷售的要求較高（如要求封頂或完成大部分工程量），故將期房、現房銷售統(tǒng)一計入當期銷售量。當需求呈上升趨勢時，企業(yè)將調高計劃開工量PN，開工量N、在建量B、竣工量C隨之上升，但當竣工量C的上升幅度超過市場的吸納能力時，待售量R也將增加，從而促使供給方降低PN，故開發(fā)過程是負反饋的。

模型設銷售量D為輸入變量；假設以3年為開發(fā)周期預估市場需求，減去待售量RS從而確定當期計劃開工量PN；施工周期CP為住宅項目從開工到竣工的時間，以各年在建量B與竣工量C之比來反映。

同時，企業(yè)有可能因為以下原因對計劃開工量PN做出調整：一是信息不對稱問題，企業(yè)無法及時獲取市場真實信息從而無法準確預測市場需求；二是委托代理問題，經理人為了自身利益有可能提高開發(fā)量；三是各企業(yè)有可能采取囚徒困境式的博弈行為；四是羊群效應，企業(yè)未形成自己的預期或未獲得第一手信息，而根據其他投資者、開發(fā)者的行為而改變自己的行為。設置過度開工系數OB綜合反映上述因素影響：開工量N=計劃開工量×OB/開工周期NP，當開發(fā)企業(yè)理性預期、決策時，OB取值為1；當企業(yè)過度樂觀時，OB>1，反之OB<1。

相關部門從1996年開始公布較為全面的房地產市場供需數據，故使用系統(tǒng)動力學軟件Vensim建模對1996年～2012年的供需情況進行模擬，數據主要采自中國統(tǒng)計年鑒、中國房地產統(tǒng)計年鑒及相關研究報告[5-8]，開工系數OB設置為1.0，圖2、圖3將SD模擬結果與市場實際數值進行了比較。

圖2顯示，模型對竣工量、待售量擬合得很好。圖3顯示：在2009年以前，模型對在建量、新開工量擬合得很好；在2009年以后，真實值明顯的超越了模擬值。這是因為：在2009年以前，住宅開工量、在建量基本呈線性增長模式，但在2009年以后，隨著房地產投資熱度的上升與政府釋放流動性，開工量、在建量突然出現了大幅的提升。

2. 非均衡影響因素的SD解析。使用“非均衡度”變量反映非均衡狀況：非均衡度=（有效供給-有效需求）/有效供給。以住宅銷售量D代表有效需求，以當期住宅竣工量C與上期末住宅待售量R之和（即Ct+Rt-1）代表當期有效供給。因為開工周期NP的平均水平變化不大，故主要討論施工周期CP、待售去化周期RP以及過度開工系數OB對非均衡度的影響。

（1）施工周期CP的影響。從1996年到2012年，住宅項目的平均施工周期從2.5年延長到5年以上，變化幅度很大（如圖4）。SD模型的計算顯示，當施工周期從2.5年延長至5年時，非均衡度向供給短缺方向發(fā)生了較大偏移（如圖4）。施工周期延長，將導致大量人、財、物滯留在建設階段，不能及時轉化為竣工量C，從而引起在建量B的大幅上升，但同時竣工量C卻在下降，從而導致企業(yè)對于市場的有效供給下降。

（2）待售去化周期RP的影響。根據SD模型計算，當待售去化周期RP由0.25年延長至0.5年時，待售量R有明顯上升，但因為待售量R在有效供給總量中所占比例較小，故非均衡度的上升幅度并不明顯（如圖4）。

（3）開工系數OB的影響。當OB提高時，開工量N、在建量B、竣工量C及待售量R都將隨之增加，從而引起有效供給的增加，非均衡度將有顯著上升，圖4顯示了OB從1.0提高至1.2時非均衡度的變化。

三、 供需非均衡狀態(tài)分析

非均衡度只能衡量某個時間點上供需總量的對比關系，為了全面、動態(tài)的分析非均衡的發(fā)展趨勢，本節(jié)從非均衡度、供需發(fā)展對比關系及待售率三個方面對非均衡狀況進行探討。

（1）非均衡度的變化。如圖4，1997年～2012年住宅市場的非均衡度總體呈現先降后升的趨勢，也即從需求相對較強向供給逐漸增強的狀態(tài)過渡，由降轉升的轉折點發(fā)生在2009年～2010年期間（曲線的最低點）。2012年左右，非均衡度絕對值已很接近0，這表明有效供給與需求的總量水平較接近，但并不能據此判斷市場供需均衡水平良好。

（2）供需發(fā)展的對比關系。開工量N、在建量B反映了市場的潛在供給能力，這部分潛在供給將轉化為有效供給（Ct+Rt-1）并有可能成為待售存量R。當潛在供給與市場需求的發(fā)展趨勢一致時，投資效率較高；而當兩者的變化趨勢發(fā)生背離時，將發(fā)生過度供給或供給不足，導致資源錯配。

如圖3，2009年以前，市場需求的增速呈增長態(tài)勢，此時開工量N、在建量B的發(fā)展趨勢與需求一致。2009年以后，情況發(fā)生了變化：雖然需求總量仍在增長，但增速開始下降，需求曲線的“拐點”出現，但開工量N、在建量B卻于此時陡增，潛在供給與需求的走勢發(fā)生了背離。值得指出的是，2012年住宅在建量B（42.9億平米）已遠高于銷售量（9.8億平米），不論是從在建量的規(guī)模與發(fā)展趨勢來看，都在向過供的方向發(fā)展。

（3）待售率的變化。待售率=待售量/有效供給=Rt/（Ct+Rt-1），表示待售存量在有效供給總量中所占的比例。市場中存在一定比例的待售住宅是正常而且必需的：對供給方而言，待售住宅是供給的儲備；對需求方而言，一定量的待售住宅保證購房者有選擇空間，并能平抑房價。當待售率過高時，供給方過度投資，市場消化能力不足；而當待售率過低時，需求方選擇的余地小，缺乏議價空間。在上述兩者之間存在著一個合理的待售率區(qū)間，可將其定義為“自然待售率”（NR），受相關公布數據的限制，“自然待售率”還難以測算（模型中NR暫取0），但可從待售率的發(fā)展趨勢分析市場供需對比關系的變化。

如圖2，住宅待售量在2007年以前無明顯增長，但從2007年起持續(xù)上升，由6 856萬平米上升至2.36億平米，待售率也從2007年的11.8%上升至2012年的24.6%，特別是在2008年以后，待售率一直維持在16%以上。這也印證了潛在供給與需求發(fā)生背離的事實，在需求增長放緩的同時，開工量與在建量發(fā)生陡增，這必然導致待售存量、待售率的上升。

綜上，雖然目前住宅市場非均衡度的絕對值并不高，但近年來在建量大幅上升，特別是在2009年以后，潛在供給與需求的發(fā)展趨勢出現了背離，住宅待售率也在持續(xù)上升。這表明住宅市場在向過供方向發(fā)展，投資效率在下降。結合SD模型的分析結果，可分析導致上述現象的原因：

（1）市場預期過高與流動性釋放綜合作用。房地產市場的持續(xù)繁榮與可觀利潤不斷吸引著開發(fā)企業(yè)擴大供給，其他企業(yè)也不斷被吸引涌入房地產市場，致使開發(fā)量猛增；而地方政府過于依賴房地產的“輸血”功能，起到了推波助瀾的作用。與此同時，2009年前后，隨著國家4萬億投資計劃的出籠與寬松貨幣政策的實施，房地產投資被掀上前所未有的高峰，市場預期再度攀升。反映在模型中就是過度開工系數OB被不斷調高，導致開工量N與在建量B猛增。

（2）市場整體開發(fā)效率下降。如前述，1996年～2012年住宅項目平均施工周期延長了1倍以上，這一方面是因為部分開發(fā)企業(yè)囤地怠建，以期房價上漲牟取更高利潤；一方面是因為部分企業(yè)后續(xù)開發(fā)能力不足，在短期融資獲取土地使用權后，因為自有資金不足、遭遇調控或是開發(fā)能力差等原因，銷售回款慢，甚至資金鏈斷裂而導致項目“爛尾”。施工周期延長也是導致近年來在建量迅速提升的重要原因之一。

（3）市場吸納能力下降。經過多年發(fā)展，住宅市場供不應求的狀況已根本改變；同時，近年來的調控打擊了投資、投機性需求。市場吸納能力下降與開發(fā)量的陡增共同導致了待售率的升高。

（4）市場結構不均衡。主要反映在兩個方面：①產品結構不均衡，開發(fā)企業(yè)往往傾向于開發(fā)大面積、高品味、高價位的公寓、別墅產品，而忽視中小戶型、中低價位產品，測算顯示別墅、高檔公寓產品的待售率在住宅中是最高的，而中低收入階層需求總量很大，卻往往難以找到適于消費的產品，其消費需求未得到有效釋放；②地域非均衡，某些地區(qū)不顧地方經濟發(fā)展水平、市民消費能力，盲目的推動、炒作房地產投資，造成地區(qū)性的待售率、空置率大幅上升，甚至形成“空城”、“睡城”。

四、 結論及政策建議

本文的SD模型能夠較好的擬合住宅市場的供需發(fā)展趨勢，經過SD模型測算、分析得知，近年來對住宅市場供需非均衡影響最明顯的因素，是市場預期的提高與開發(fā)效率的下降（開發(fā)周期延長），同時，市場吸納能力下降與結構非均衡問題也不可忽視。在上述因素作用下，從2009年以來，住宅市場的非均衡度雖然不高，但潛在供給與需求的發(fā)展趨勢已出現背離，且待售率持續(xù)上升，這是目前住宅市場供需總量非均衡存在的主要問題。

進一步挖掘深層次的原因，應該看到：首先，我國房地產業(yè)的發(fā)展歷程較短，住宅市場尚未經歷一個完整的振蕩周期（參圖4），市場環(huán)境尚欠成熟，信息不對稱狀況嚴重，投機、炒作氣氛濃重，而囤地、捂地、怠建等違法行為也未得到有效遏制；其次，部分地方政府過分依賴土地財政這種簡單、迅速而又不可持續(xù)的“輸血”路徑，成為了區(qū)域市場泡沫滋生的背后推手，而2009年左右流動性的大量釋放進一步推高了房地產投資熱潮；同時不可忽視的是，過去的房地產業(yè)調控一直較為關注對“價”的調控而忽視對“量”的調控。

新型城鎮(zhèn)化倡導集約型的開發(fā)理念，重視對于“量”的調控，總的來說就是重視盤活存量與謹慎對待增量并舉，相關政策可在這兩方面做重點考慮：

（1）應確立“價”、“量”并重的調控思路。在“量”的調控上，首先應加強相關統(tǒng)計、調研與信息發(fā)布工作：一是要建立反映全國、各地區(qū)住宅市場供需非均衡狀況的指標體系，本文使用的三因素法可作為一種參考；二是需加強對住宅供給、消費結構的統(tǒng)計與調研；三是應逐步建立對住宅待售、空置情況的統(tǒng)計辦法。有關部門應及時將上述信息發(fā)布，引導市場主體進行理性、穩(wěn)健的投資與開發(fā)。

（2）應重視盤活在建存量。一是嚴格執(zhí)行對于土地閑置的處罰措施；二是由政府指導，積極啟動對“爛尾”項目的破產清算、收購工作，制定優(yōu)惠政策鼓勵各類投資方接手相關物業(yè)，盤活存量資源。

（3）利用非均衡指標科學調控增量。在全國范圍內，當出現非均衡度、待售率急劇上升情況時，可采取上調存款準備金率、控制信貸投放、提高開發(fā)企業(yè)的自有資金比例等措施收緊開發(fā)資金的投放。對于不同區(qū)域應根據其市場非均衡狀況給予不同的政策對待，例如，建設用地指標應優(yōu)先向供不應求、市場均衡狀況好的地區(qū)傾斜；對于過供嚴重、待售率高的地區(qū)，應嚴格控制其新增建設用地。同時，應加強對房地產投資的調控與引導，銀行業(yè)金融機構在進行房地產開發(fā)貸款審查時，應充分考慮項目所在地區(qū)的供需非均衡狀況，以及開發(fā)企業(yè)以往項目的銷售情況；對于信托等非銀行類金融機構的房地產投資，有關部門應主導建立獨立評級體系，將項目所在地區(qū)的非均衡指標納入評級系統(tǒng)，加強信息披露與風險提示。

（4）針對住宅市場產品結構非均衡問題，應同時重視“保供給”與“調結構”的問題。一是通過廉租房等保障房建設，緩解城市中、低收入階層的基本住房需求；二是通過信息引導、稅收優(yōu)惠等途徑，引導、鼓勵開發(fā)資源適當向中低端住宅市場傾斜，控制對于高端產品的過度投資、開發(fā)，防止結構性的待售、空置情況進一步惡化；三是通過房產稅、信息引導等方式，逐步還原住宅的基本消費品屬性，減弱其投資、投機屬性，引導住房消費心理回歸常態(tài)。

參考文獻：

1. 季朗超.非均衡的房地產市場.北京：經濟管理出版社，2005.

2. 高鵬，李雪，董紀昌等.我國房地產金融風險形成機制的演化博弈研究.現代管理科學，2012，（5）：21-23.

3. 聶翔宇，劉新靜.城市化進程中“鬼城”的類型分析及其治理研究.南通大學學報（社會科學版），2013，（7）：111-117.

4. 王其藩.系統(tǒng)動力學（2009年修訂版）.上海：上海財經大學出版社，2009.

5. 馬贏，劉軼.基于系統(tǒng)動力學的住宅非均衡解析與ARMA預測.統(tǒng)計與決策，2014，（10）.

6. 劉洪玉.房地產開發(fā).北京：首都經濟貿易大學出版社，2006.

7. 呂萍.房地產開發(fā)與經營.北京：中國人民大學出版社，2011.

8. 《財經界》編輯部.2012年1-10月房地產行業(yè)運行狀況.財經界，2013，（1）：70-71.

9. Max Kummerow. A System Dynamics Model of Cyclical Office Oversupply.Journal of Real Estate Research，1999，18（1）：233-256.

10. Ray.C.Fair，D.M.Jaffee.Methods of Es- timation for Markets in Disequilibrium.Eco- nometric，1972，40（3）：497-514.

11. 唐德才，仇育領.非均衡理論及我國房地產市場供求的實證分析.數學的實踐與認識，2009，39（21）：8-20.

12. 項衛(wèi)星，李宏瑾.市場供求與房地產市場宏觀調控效應——一個理論分析框架及經驗分析.經濟評論，2007，（3）：110-115，127.

13. Daniel A.Hagen， Julia L.Hansen.Rental Housing and the Natural Vacancy Rate. Journal of Real Estate Research，2010，32（4）：413-433.

14. 馬贏，劉軼.城鎮(zhèn)住宅需求結構變動及其影響因素實證分析.消費經濟，2013，（1）.

基金項目：國家社會科學基金項目（項目號：12CJY112）；國家博士后基金項目（項目號：2012M520487）；國家博士后基金特別資助項目（項目號：13T60206）。

作者簡介：馬贏，中國人民大學財政金融學院講師，中國人民大學金融學博士后，中國人民大學重陽金融研究院金融工程負責人；劉軼，湖南大學金融與統(tǒng)計學院副教授、碩士生導師，中國人民大學金融學博士后。

收稿日期：2014-02-20。